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移动机器人视觉导航控制研究


移动机器人视觉导航控制研究
周庆瑞 原 魁 刘俊承 (中国科学院自动化研究所高技术创新中心 ,北京 100020)
3)4567 :89:;<=>;6?6@.65.5@.@A
摘 要 该文研究了移动机器人视觉导航的控制问题 。 针对导航中的图像畸变以及视野有限易造成导航线丢失等问题 ,

提出了一种简单的单目视觉目标定位算法和一种新的控制策略 。 在导航时 , 首先利用定位算法精确地获取地面目标的深 度信息 , 然后控制机器人沿一系列切线方向平滑接近导航线 ( 或目标 ), 并根据实施控制的时间间隔控制速度 , 以保 证 机 器人视野中导航线 ( 或目标 ) 不丢失 。 实际的应用证明了该定位算法和策略的有效性 。 关键词 移动机器人 视觉导航 控制策略 文献标识码 + 中图分类号 BC212

文章编号 1002)2((1) (2005 )15)0005)01

!"#"$%&’ () *()+%(, -+%.+"/0 (1 2(34," 5(3(+ 6.74/.+4() 8$#"9 () :4#4()
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(DAE?6?=?F <G +=?<45?6<A,H;6AFEF +@5IF4J <G K@6FA@FE ,LF6M6AN 100020)
B;F -6E6<A )O5EFI A5P6N5?6<A Q9<O7F4 <G 4<O67F 9<O<? 6E 6APFE?6N5?FI 6A ?;6E Q5QF9.+ 4<A<@=759 ?59NF? ) 7<@576:5?6<A 57N<96?;4 5AI 5 @<A?9<7 E?95?FNJ 59F Q9<Q<EFI G<9 645NF I6E?<9?6<A 5AI 7<EE <G ?95MF@?<9J @5=EFI OJ ?;F E7<QF <G @54F95,R6IF )5AN7F 7FAE 5AI 7646?FI P6FR.SE6AN ?;F Q9<Q<EFI 57N<96?;4 ,IFQ?; 6AG<945?6<A <G ?59NF?E <A ?;F N9<=AI @5A OF 9F8=69FI 5@@=95?F7J G<9 P6E=57 A5P6N5?6<A 5AI 7<@5?6<A <G 9<O<?.B;F @<A?9<7 E?95?FNJ 45TFE 9<O<? 5QQ9<5@; ?95MF@?<9J 57<AN ?;F ?5ANFA? I69F@?6<A,5AI N=595A?FFE 5N56AE? ?;F 7<EE <G ?95MF@?<9J 6A P6FR <G 9<O<? OJ @57@=75?6AN PF7<@6?J 5@@<9I6AN ?< ?64F 6A?F9P57 <G @<A?9<7.3UQF964FA?57 9FE=7?E IF4<AE?95?F ?;F P576I6?J <G ?;F 57N<96?;4 5AI E?95?FNJ. ?"0C(%9# : 4<O67F 9<O<? ,P6E6<A)O5EFI A5P6N5?6<A,@<A?9<7 E?95?FNJ

1

引言
随着机器人本身性能的不断提高和视觉系统价格的下降 ,

空间点存在唯一的对应关系 , 可以利用单目视觉得到图像中目 标点的深度信息 。 利用这些深度信息 , 可以更好地制定导航策 略 , 提高机器人的控制精度和性能 。 对 视 觉 导 航 的 控 制 策 略 , 人 们 也 进 行 了 大 量 的 研 究 .(/0’, 提 出了很多有效的控制方法和控制模型 。 如文献 .1’ 提出的拟人转 向模型 , 文献 .5’ 提 出 的 横 向 最 优 控 制 算 法 , 文 献 .0’ 提 出 的 跟 踪 方法等 。 但是由于在现实条件下 , 视觉传感器的分辨率和视角 无 法 同 时 满 足 视 觉 导 航 的 要 求 ,视 场 范 围 很 有 限 ,如 果 控 制 不 当 , 很容易造成导航线的丢失 。 针对以上两个问题 , 该文第 2 节给出了一种可用于一些实 际场景的利用单目视觉较精确地提取目标点深度信息的算法 , 该 算 法 简 单 、计 算 速 度 快 ,在 精 度 和 速 度 上 都 可 以 满 足 移 动 机 器人实时控制的需求 。 第 ( 节提出了一种平稳的控制策略 , 在 转弯时控制机器人沿一系列切线方向平滑地接近导航线 , 并根 据 控 制 的 时 间 间 隔 ,对 控 制 速 度 进 行 定 量 计 算 ,以 保 证 导 航 线 的不丢失 。 第 1 节给出了相应的实验结果 , 在实际中的应用也 证明了该方法的有效性 。

基于视觉的移动机器人导航方法正逐步走向实用 , 并得到广泛 的研究&1,2’。 基于导航线和路标的视觉导航是一种最简单的应用 , 机器人工作在一个准结构化的环境中 , 有明显的导航线和路标 参 照 物 ,机 器 人 通 过 图 像 提 取 导 航 线 和 路 标 信 息 ,然 后 进 行 实 时的控制 。 这种方式要求的图像处理较为简单 , 处理速度快 , 控 制的实时性好 。 考虑到这种导航方式的特点和系统构建的复杂 性与性价比 , 许多机器人采用单目视觉系统进行导航 。 一般情况下利用单目视觉无法得到图像点的深度信息 , 因

()* 客观场景映射到图像平面的变换是多对一变换 , 在没有先
验信息的情况下 , 无法根据逆变换求取其深度信息 。 因此当前 的导航算法中大多数的控制策略是根据目标图像点在图像中 的相对位置来制定的 。 在实际应用中 , 为了达到一定的预瞄距 离和视野 , 摄像机与地面存在一定的倾角 。 这种倾角的存在会 造成一定的成像畸变 , 尤其是在图像的边缘部分 。 在此情况下 , 直接使用目标点的相对位置来导航 , 会造成较大的误差 。 在实 际应用中 , 机器人需检测的目标大多数位于地面上 , 例如 : 基于 路标导航的地面路标 、+,- 用到的地面导航线 、 中 型 组 机 器 人 足球比赛场地上的标线等 。 在此约束下 , 图像点与产生图像的

2

目标定位算法
在视觉导航时 , 一般情况下 , 摄像机安装在机器人的上方 ,

基金项目 : 国家自然科学基金资助项目 ( 编号 :00(V5020 ); 国家 20( 高技术研究发展计划资助项目 ( 编号 :2001++122200 ) 作者简介 : 周庆瑞 (1WV1) ), 男 , 博士研究生 , 主要研究方向为嵌入式视觉系统 、 图像处理和机器人视觉 。 原魁 (1W5V) ), 男 , 研究员 , 博士生导师 , 国 家 20( 计划智能机器人主题专家组成员 , 国家科技进步奖评审组成员 , 人工智能学会智能机器人 学 会 理 事 , 主 要 研 究 方 向 为 智 能 机 器 人 、 智能传感与智能信息处理技术 、 人机接口技术 、 虚拟现实技术 。 刘俊承 (1WVV) ), 男 , 博士研究生 , 研究方向为智能移动机器人 。

计算机工程与应用

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5

以一定的倾角拍摄机器人正前方的地面区域 。 针对该情形 , 该 文给出不同于普通变换阵的算法 , 利用该算法可以较精确地计 算出图像中的目标点所对应的空间点坐标 。

#$
:

2.1

基本算法描述
如 前 所 述 ,在 存 在 地 面 约 束 的 情 况 下 ,由 单 目 视 觉 可 得 到

), ’ 2 ( u0 v0 & =% ( ; 0 )

0 *

+

)*1 + 4 ,

在图 1 上 ,< 点是图像点对应的空间点 , 过 < 点做平行于

图像点的深度信息 。 算法的描述如下 : 第一步 , 建立坐标系 。 在图像上以像素为单位建立坐标系

), 和 *+ 的平行线 , 交 0* 、07 、0+ 于 = 、> 、?。 在直线 =>? 上 ,
各 点 对 应 的 y 坐 标 相 同 。 >1 是 -> 与 投 影 面 )*1+1, 的 交 点 ,

uo1v, 其中以图像最底部的一 行 像 素 建 立 u 轴 , 方 向 向 左 , 以 图
像的中轴建立 v 轴 , 方向向上 。 以摄像机镜头的中心在地面上 的投影 o 为原点建 立 世 界 坐 标 系 xyz ( 图 1 ), 世 界 坐 标 系 以 cm 为单位 。

02>1=; ,$ 是 -> 与光轴的夹角 , 因此有 : $6arctan

- .
;@ 02 71 2 -.1

由此可以得到空间点 < 在世界坐标系的纵坐标 <y :

<y60>6-0tan(#+$ )
由 ->6-0 A cos (# +$ ),=>6?>6’>tan (" / 2 ) 进 一 步 就 可 以 得到空间点的横坐标 <x :

<x6><6: => =2: => =1 >1 ),
至此 , 就求出了满足条件的目标图像点对应的空间点坐标 (<x ,<y )。 在进行视觉导航和机器人自定位时 , 利用这些信息 , 就可以更合理地制定控制策略 , 更精确地对机器人进行控制 。

2.2
图1 摄像机投影示意图

校正算法
在给定的条件下 , 利用 2.1 的算法可以得 到 目 标 点 在 世 界

坐标系中的坐标 , 精度可以满足移动机器人的控制要求 。 但是 , 当为了增加机器人的视野而采用广角镜头时 , 图像和投影面之 间的关系是非线性的 。 使用小孔成像模型 , 根据线性关系进行 计算 , 会影响计算结果的精度 。 针对此问题 , 笔者设计了一个简 单的校正算法, 通过事先标定一些空间点在世界坐标系的坐 标 , 来分段线性化测量值 。 这样可以在很大程度上弥补畸变带 来的影响 , 使算法的实时性和精度都能满足移动机器人的视觉 导航和定位的需求 。

坐标系之间的关系以及投影变换如图 1 所示 。 ’ 点是摄像 机镜头的中心 ,( 是其在地面上的投影 , 梯形区域 )*+, 是摄 像 机 的 视 野 可 以 看 的 地 面 区 域 ,-. 是 摄 像 机 镜 头 的 光 轴 。

)*1+1, 是 平 行 于 图 像 平 面 且 与 地 面 可 见 区 域 相 交 的 投 影 面 ,
与 -. 交于 .1 点 。 对应图像坐标系 , 在投影面 )*1+1, 上建 立 坐 标 系 /021 。 按 照 小 孔 成 像 的 原 理 , 图 像 平 面 到 )*1+1, 和

)*+, 存在几何对应关系 。 因此 , 无需对摄 像 机 的 内 部 参 数 进
行 标 定 ,根 据 像 素 间 的 比 例 关 系 ,就 可 计 算 图 像 点 在 投 影 平 面

)*1+1, 上 对 应 点 的 坐 标 , 然 后 映 射 到 区 域 )*+, , 求 得 对 应 空
间点坐标 。 第二步 : 外部参数的测定和中间参量的计算 。 在计算之前 , 须对一些参数进行事先的测定和计算。 测定的外部参数有:

-0 , 摄 像 机 镜 头 的 视 角 ( 垂 直 方 向 的 视 角 ! , 水 平 方 向 的 视 角 " ),0. ,002, 得到图像的像素数 234 ( 其中 2 是 u 方向的像素
数 ,4 是 v 轴方向的像素数 )。 由上面测定的参数和图 1 中的几何关系 , 可得 :
2 2

图2

标定点示意图

-02 = !-0 +002 -.1 5’02 cos ( ! ) 2 ),6*1 +1 =’.1 tan( " ) 2 #="0’.=arctan( 0. ) ’0 02 71 =)*1 =,+1 =2’02 sin ( ! ) 2
第三步 : 计算目标图像点对应空间点的坐标 。 由小孔成像 原理 , 图像上的点和投影面 )*1+1, 上的点存在着几何对应关 系 : 给定图像上一点 8 (u0,v0), 若这点在投影成像面 )*1+1, 上 的对应点为 9 (: ,; ), 则有 :

首先进行 y 方向上的标定 , 图 2 是过 ’07 的截面 。 在 y 轴 上 取 两 点 B1 (0 ,y1) 和 B2 (0 ,y2), 其 对 应 的 图 像 点 坐 标 分 别 为 (0,v1) 和 (0 ,v2), 不 失 一 般 性 , 假 设 y12y2。 可 测 得 距 离 0B1 和 0B2, 则 :y1=0B1,y2=0B2。 设 :

%1="0-B1,%2="0-B2
有:

%1 =arctan (

0B1 0B2 ),%2 =arctan ( ) 00-

记 -B1 和 -B2 与 光 轴 的 夹 角 分 别 为 $1 和 $2, 易 见 :$1=

%13#,$2=%24# 。 进而可得 : .1C1=-.1tan$1,.1C2=-.1tan$2
对于 B1B2 之间任一点 < ( 其对应的图像点坐标为 (0 ,v )), 利用以上参数可以求得 :

6

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S1P1= (v-v1)d ( S -S P !=!&’P=arctan 1 1 1 1 )(1

"

#

, arctan ( <=> ,<=> !* =v v; .

*+
&

)/

0 0 1

其中 d* ((1 S1 -(1 S2 ) / (+2 -+1 ), 进而可以 得 到 P 点 在 世 界坐标系的 , 坐标 :P,*&P*)&tan ("+! )。 同样 , 可以对 - 方向上的图像点进行标定 。 假设 - 方向上 标定了 . 点 (/1,/2,000 ,/.),, 方向上标定了 1 点 (v1,v2,000 ,v.), 则 在 图 像 上 标 定 出 (.-1) 2 (131 ) 个 区 域 (/4,/4+1;v5,v5+1),1 $4 $ .-1,1$5$1-1 , 于是任一图像点都处于某个区域中 。 在使用该 算法计算空间点坐标时, 首先判断欲计算的图像点所处的区 域 , 然后根据上面的算法分别求出对应空间点的 - ,, 坐标 。 校正算法本质上是分段线性化算法 。 当 .=2,1*2 时 该 校 正算法就退化到 2.1 的基本算法 ; 当 .*6 ,1*7 时 , 就成为逐点 标定的查表方法 。 经试验 , 对一般的广角镜头 ,.=4 ,1=4 时 , 计 算得到的数据误差小于 3%, 能满足移动机器人的控制要求 , 详 细实验结果见第 4 节 。

在逼近状态 , 机器人在方向和位置上与导航线有较大的偏 差 ,采 用 控 制 机 器 人 沿 切 线 方 向 逼 近 导 航 线 的 策 略 :首 先 控 制 机器人直行至距导航线小于 $; 的范围 , 然后每 次 实 施 控 制 时 根据 # 和 d 的值计算当前逼近导航线的切线方向 , 控制机器人 沿一系列的切线方向逐步逼近导航线 。 首 先 求 取 切 线 方 向 &1, 根 据 图 3 (8 ) 所 示 圆 弧 的 半 径 ?*

dc9t (# / 2 ) 和机器人本体的运动控制模型 :;5可计算 :&1=arctan (@ A ? ), 其中 @ 是机器人本体的长度 。 易见 , 若机器人以 &1 为转角
行走 , 则会沿以 ? 为半径的圆弧以切线方向接近导航线 。 然后 求取速度控制量 v 。 首先针对转弯时速度太快造成运行的不稳 定 , 设计分段线性速度控制量 :v1=v;-<&1< (v;-v9) / &;。 另外由于采 用的是离散控制 , 即每完成一次 视 觉 的 处 理 ((B 时 间 间 隔 ), 实 施 一 次 新 的 控 制 ,因 此 可 能 会 造 成 一 次 控 制 后 ,在 机 器 人 的 视 野中丢失导航线 。 如图 3 (8 ) 所示 , 如果实施一次控 制 后 , 机 器 人运动的位置不超过 : 点 (: 点是机器人的路径与导航线的切 点 , 此时机器人与导航线的位置和方向误差都为零 ), 就可以保 证导航线不丢失 。 因此只需设计控制量 vC*?# A (B , 当 v$vC 时 , 机器人走过的距离不超过 &: 弧长 。 综合以上两种情形设计机 器人的速度控制量 :v==>n(v1,vC)。

3

控制策略
基于导航线和路标的导航系统获取图像后 , 首先从图像中

提 取 导 航 线 和 路 标 信 息 223; 然 后 根 据 图 像 中 的 多 条 导 航 线 和 路 标信息 , 以及其相互关系 , 找出一条机器人的导航路径 ; 最后制 定导航策略 。 该节就如何根据指定的导航路径 , 设计机器人的 控制 策 略 , 对 机 器 人 的 速 度 和 转 角 进 行 控 制 , 使 之 准 确 、 稳 定 、 快速地跟踪导航线行走进行了研究 , 并提出了一种新的方法 。 在 导 航 时 ,为 了 达 到 一 定 的 预 瞄 距 离 和 视 野 ,摄 像 机 光 轴 是斜射到地面的 。 因此 , 矩形图像区域对应着实际地面上的梯 形区域 , 直接从图像得到的导航线方向信息同实际的方向有较 大误差 , 而且没有深度信息 。 为了更好地制定控制策略 , 首先利 用 第 2 节 的 算 法 ,计 算 导 航 线 在 世 界 坐 标 系 中 的 参 数 :导 航 线 的斜率 8 、 导航线 9 与机器人的夹角 # ( 导航线 与 , 轴 正 方 向 的 夹角 )、 导航线在 世 界 坐 标 系 中 的 截 距 d (d*&) ) 和 机 器 人 与 导 航线 9 的垂直距离 $ ($=&: ), 如图 3 (a) 所示 。 其中 :

(a )
图3 控制策略示意图

(8 )

& #= % -arctan8 当 8%0 ( 2 ’ ( % #= +arctan8 当 840 ) 2
定 义 控 制 量 :/ =2& ,v5 , 其 中 & 为 机 器 人 转 角 控 制 量 (& 60 右转 ,&40 左转 , 最大转角绝对 值 为 &;);v 为 机 器 人 速 度 控 制


综上所述 , 在逼近状态设计控制 :

!*

& & =* *+ + v =>n v v
1

( 1, C)

在 特 殊 状 态 时 , 采 用 一 个 控 制 /, 使 机 器 人 以 固 定 的 角 度 和速度转向目标导航线 :

7 ( 机器人与导 量 ( 最大和最小速度分别为 v; 和 v9)。 并给定阈值 #
航线夹角 )、$9 和 $;( 分别对应距离 $ 的上下限 ), 以上阈值为经 验值 。 根 据 所 得 的 导 航 线 参 数 8 、# 、d 和 $ 将 机 器 人 分 成 三 种 工 作状态 : 正常状态 、 逼近状态和特殊状态 , 具体划分如表 1 。
表1
正常状态

!*

& ?>@n & =* *+ v v
;

(

<=>

)

;

+

其中 ?>@n( ·) 是符号函数 。 在第 4 节中给出了控制策略实验 , 实验结果以及在实际中 的应用证明了该控制策略是有效的 。

机器人状态
逼近状态 特殊状态

# d $
图示

7 <#<4# <$<4$9

7 <#<6# d60

7 <#<6# d40

4 实验结果 4.1 目标定位实验
对目标定位算法, 共进行了 3 组实验。 图像卡使用大恒

AB300 图像采集卡 , 采集的图像大小为 3C4D2CC 。
实验 1 : 基本算法实验 。 摄像机使用 EFGH IAJ-KL45MN , 镜头焦距为 4.1== 。 实验中用的参数 ( 单 位 c= ):)&*O2 ,&&2=

在正常状态 , 机器人与导航线间只存在较小的方向和位置 偏差 。 在此情况下 , 采用一种较为简单的控制策略 : 根据第 2 节 的算法计算视野中导航线的最远端坐标 (-<=>,,<=>), 设计控制量 :

O0,&(=11O ,((2=4O。 实验结果见表 2。
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表2
测量值 实际值 距离误差 (%) (0,60) (0,60) (0,81) (0,81) (0,116) (0,116)

实验 1 数据
(0,181) (0,180) (0,242) (0,240) (0,302) (0,300) (63,244) (60,240) (64,311) (60,300)

(0,121) (0,120)

0

0

0

0.83

0.56

0.83

0.67

1.87

3.78

表3
测量值 实际值 距离误差 (%) (0,36) (0,37) (0,58) (0,60) (0,320) (0,300)

实验 2 数据
(60,62) (60,60) (63,93) (60,90) (65,126) (60,126) (68,195) (60,180) (74,64) (75,60)

(60,37) (60,37)

-2.7

-3.33

6.67

0

1.68

3.85

5.68

8.84

1.86

表4
测量值 实际值 距离误差 (%) (14,24) (13,24) (44,24) (45,24) (17,58) (16,60)

实验 3 数据
(61,183) (60,180) (62,242) (60,240) (61,300) (60,300) (80,123) (78,120) (80,242) (78,240)

(60,62) (60,60)

1.8

-1.7

-2.67

1.68

1.67

0.98

0.06

2.52

1

实验 2 : 基本算法实验 。 摄像机使用 ED240, 镜头为广角镜 头 , 焦 距 为 2.8mm 。 实 验 中 用 的 参 数 ( 单 位 cm ):!" =68 ,""2=

实验过程中机器人依据导航线和路标行走 。 经多次实验证 明机器人沿直线行走时运行稳定, 不会出现脱离导航线的情 况 ; 从偏离直线的位置逼近直线和转弯时 , 控制平稳 , 运行轨迹 平滑 , 可以根据直行和转弯的不同情况自动调整前进速度 , 没 有出现丢失导航线的情况 。 实验结果达到了预期的要求 , 证明 了方法的有效性 。

16,"#=69.5 ,$$2=79.5 。 实验结果见表 3。
实验 3 , 校正算法实验 。 实验条件和参数同实验 2, 进行了

8 点标定 , 实验结果见表 4 。
在表 2~4 中 , 第 1 、2 行数据分别是目标定位算法得到和实 际的空间点坐标值, 第 3 行是测量距离与实际距离的误差 (%):( 测量距离 - 实际距离 ) / 实际距离 。 从表中的数据可以看 到 : 对普通的镜 头 , 采 用 基 本 算 法 得 到 的 数 据 误 差 不 超 过 4% , 可以满足导航要求 ; 而采用广角镜头时 , 会有较大的误差 , 最大 达到 8.8%; 采用校正算法进行 8 点标定后 , 误差不超过 3% , 完 全可以满足移动机器人的视觉导航要求 。

5

结论
该文研究了移动机器人的视觉导航问题 。 针对单目视觉导

航中摄像机的倾角和广角镜头造成的图像畸变以及摄像机的 视野有限易造成导航线丢失等问题 , 提出了一种目标定位算法 和一种控制策略 。 利用该定位算法可以精确地获取地面上目标 的 深 度 信 息 ,算 法 简 单 ,在 计 算 速 度 与 精 度 上 可 满 足 移 动 机 器 人视觉导航和定位的要求 。 所提出的控制策略控制机器人在转 弯 时 , 沿 一 系 列 切 线 方 向 平 滑 接 近 导 航 路 径 ( 或 目 标 ), 并 根 据 实施控制的时间间隔计算控制速度以保证视野中导航线 ( 或目 标 ) 不丢失 。 实验证明了该算法和策略的有效性 。 该算法和策略 已 应 用 于 ?@A@:BC 中 型 足 球 机 器 人 和 楼 宇 巡 逻 保 安 机 器 人 , 有较高的实用价值 。 ( 收稿日期 :2005 年 3 月 )

4.2

控制策略实验
在导航策略实验中使用的机器人是中科院自动化研究所

高 创 中 心 自 行 研 制 的 全 自 主 移 动 机 器 人 AIM879, 该 机 器 人 在 移 动机构的实现和驱动系统设计方面采用了全新的技术方案 , 具 备灵活的视觉传感和超声传感功能 , 有很好的开放性 。 视觉模 块采用 :;300 图像采集卡和高分辨率的摄像机 。 目 标 定 位 算 法使用校正算法 , 各参数同实验 2。 实验在室内环境中进行 ( 如图 4 所示 ), 场地中铺设了宽 10 厘米的绿色导航线 , 设置了直线 、 拐角和十字路口 , 在相应的路 口根据需要放置了蓝黄两色路标 。 主要实验有 : 沿直线行走 ; 初 始状态偏离直线时向直线的逼近 ; 转弯试验 。 机器人的参数 %=

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图4 视觉导航实验

2004

8

2005.15

计算机工程与应用


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基于视觉的移动机器人地面轨线跟踪导航研究_图文.pdf

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基于视觉移动机器人实时避障和导航 - 第 23 卷第 5 期 2002 年 1

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基于视觉移动机器人实时避障和导航 - 第 23 卷第 5 期 2002 年 1

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基于视觉的移动机器人实时避障和导航_席志红.pdf

基于视觉移动机器人实时避障和导航_席志红 - 第 23 卷第 5 期 哈 尔